足球泊松计算器

基于 xG 的赛果概率与公平赔率引擎

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输入预期进球（xG）
高级选项
模型采用足球增强泊松：平局与热门方结果概率略高。
预测快览
主 胜
18.95%
公平赔率 5.28
平
21.15%
公平赔率 4.73
客 胜
59.9%
公平赔率 1.67
最可能比分
1 - 2
概率 9.69% 公平赔率 10.32

赛果概率与赔率（输出）

公平赔率对比
盘口 市场赔率 公平赔率 ? 基于概率由模型计算的公平价格。 优势 ? 庄家赔率与模型公平赔率之差。 正优势表示存在潜在价值投注机会。
主 胜 5.28 —
平 4.73 —
客 胜 1.67 —
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精确比分概率与公平赔率
# 精确比分 概率 赔率
1 1-2 9.69% 10.32
2 1-1 8.73% 11.46
3 0-2 8.14% 12.28
4 0-1 7.34% 13.63
5 1-3 7.17% 13.95
6 0-3 6.03% 16.6
7 2-2 5.77% 17.35
8 2-1 5.19% 19.25
9 2-3 4.27% 23.44
10 1-4 3.98% 25.13
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
3.3%
30.26
7.34%
13.63
8.14%
12.28
6.03%
16.6
3.34%
29.9
1.48%
67.35
1
3.93%
25.43
8.73%
11.46
9.69%
10.32
7.17%
13.95
3.98%
25.13
1.77%
56.6
2
2.34%
42.74
5.19%
19.25
5.77%
17.35
4.27%
23.44
2.37%
42.24
1.05%
95.12
3
0.93%
107.76
2.06%
48.54
2.29%
43.73
1.69%
59.09
0.94%
106.47
0.42%
239.81
4
0.28%
362.19
0.61%
163.16
0.68%
146.99
0.5%
198.65
0.28%
357.91
0.12%
805.8
5
0.07%
1522.07
0.15%
685.4
0.16%
617.67
0.12%
834.72
0.07%
1503.76
0.03%
3389.83
其他比分（任一方 6 球及以上） 2.73% · 公平: 36.69
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 69.58% 30.42%
1.5 33.38% 66.62%
2.5 11.84% 88.16%
3.5 3.29% 96.71%
4.5 0.75% 99.25%
客队
大 小
0.5 89.14% 10.86%
1.5 65.03% 34.97%
2.5 38.26% 61.74%
3.5 18.46% 81.54%
4.5 7.47% 92.53%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 3.30% 30.26
1 11.27% 8.88
2 19.21% 5.21
3 21.84% 4.58
4 18.62% 5.37
5+ 25.77% 3.88
大 2.5 66.22% 小 2.5 33.78%
关键盘口概率
1X2
主 胜 18.95%
平 21.15%
客 胜 59.90%
大小球 2.5
大 2.5 66.22%
小 2.5 33.78%
双方进球
是 62.02%
否 37.98%
亚洲让球概率 ? 概率由泊松比分模型计算得出。 走水（Push）仅适用于整数亚盘盘口。 主队让球盘
盘口 主队赢盘 走盘 客队赢盘
-2.0 2.31% 43.28 5.21% 19.18 92.47% 1.08
-1.5 7.52% 13.29 — 92.47% 1.08
-1.0 7.52% 13.29 11.99% 8.34 80.48% 1.24
-0.5 19.51% 5.12 — 80.48% 1.24
0 (平手) 19.51% 5.12 19.8% 5.05 60.68% 1.65
+0.5 39.31% 2.54 — 60.68% 1.65
+1.0 39.31% 2.54 22.37% 4.47 38.32% 2.61
+1.5 61.68% 1.62 — 38.32% 2.61
+2.0 61.68% 1.62 18.15% 5.51 20.17% 4.96

模型如何工作

泊松分布
xG 输入
调整
概率输出

各项概率由泊松质量函数导出的分布得出（统计学常用）。

泊松模型的局限

泊松很常用，但仍有局限：

  • 默认进球事件相互独立
  • 未将红牌或比赛状态变化直接纳入模型
  • 在极低或极高xG的场次中可能偏差更大
了解更多
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如何使用泊松计算器

  1. 输入主队的预期进球 (xG)
  2. 输入客队的预期进球 (xG)
  3. 点击「计算」或修改输入以自动更新
  4. 查看精确比分概率/公平赔率以及各市场分布

适合分析师、彩民与任何用数据看球的读者。

为什么泊松分布适合基于 xG 的预测

用 xG 替代简单历史进球，可更贴近机会质量，而非仅看往绩比分。

其好处包括：

  • 减少门前把握波动带来的“随机性”
  • 让预测与底层过程表现更一致
  • 用统计概率反推更“公平”的理论赔率
  • 对比模型与庄家盘口以寻找价值

因此泊松/类似模型在 AI 足彩预测中很常见。

常见问题

用预期进球 (xG) 估计各比分/赛果等概率，辅助预测与盘口相关的可能性。

对进球/得分建模很常用，与 xG 及场面因素结合时效果更好。

可以：用于估算“公平”概率/赔率，并与庄家盘面对照以寻找价值。

建议用赛前、基于双方实力、近况与对手强度所估计的 xG。

支持。根据您输入的主客场 xG，会构建完整正解得分配阵，可查看每个比分的概率并对照各盘口。同一套模型也供 1X2 与双方进球 (BTTS) 使用。

指两队至少各进一球的概率。本工具中 BTTS 是/否 与得分配阵相同 xG-泊松模型，因此 xG、精确比分和 BTTS 在足球预测中自洽。